MAIA Lab a participé à l’atelier CVPR2022-Neurovision
La conférence IEEE / CVF sur la vision par ordinateur et la reconnaissance de formes (CVPR) est le premier événement annuel sur la vision par ordinateur. Le CVPR 2022 s’est tenu dans un format hybride qui impliquait une participation à distance et en personne. La conférence a eu lieu à la Nouvelle-Orléans aux États-Unis du 19/6 au 24/6.
Titre
How does explicit orientation encoding affect image classification of ConvNets?
Auteures
Ahmad Hammoudeh and Stéphabe Dupont
Résumé
Some shapes look different to us if rotated. That is attributed to the use of a rotation frame of coordinates in the human visual system. However, no evidence that ConvNets, which is a machine learning architecture, use a frame of coordinates for rotation. We investigated the effect of adding one to ConvNets. An explicit orientation encoding kernel was developed using a mathematically inspired selfsupervised approach. The experimental results showed that rotation encoding improved the accuracy of classifying rotated images and the resilience against noise.
